数字化转型、会计信息质量与高管机会主义减持

Digital Transformation, Accounting Information Quality and Opportunistic Reductions by Executives

摘要: 在当今商业环境中，数字化转型已成为企业持续发展的重要驱动力。文章以2013~2023年A股上市非金融公司为研究对象，探究公司数字化转型对高管机会主义减持的影响及作用路径，实证结果表明公司实施数字化转型会提高高管机会减持行为，即减持次数更多，金额更大。中介机制检验表明，会计信息质量发挥中介作用。文章丰富了数字化转型经济后果的相关文献，也为深入理解高管机会主义减持行为提供了新的视角。

Abstract: In today’s business environment, digital transformation has become an important driver for sustainable corporate development. The article takes A-share listed non-financial companies from 2013~2023 as the research object to explore the impact and path of corporate digital transformation on executives’ opportunistic reduction of holdings. The empirical results show that the implementation of digital transformation by a company increases executives’ opportunistic reduction behavior, i.e., the number of reductions in holdings is more frequent and the amount of reductions is larger. The mediation mechanism test suggests that the quality of accounting information plays a mediating role. The article enriches the literature on the economic consequences of digital transformation and provides new perspectives for a deeper understanding of executive opportunistic holdings reduction behavior.

1. 引言

高管机会主义减持这一现象在我国资本市场上屡见不鲜，企业管理者得天独厚的信息优势让他们拥有减持的动机，影响利益相关者享受其拥有利益，不利于社会经济平稳健康运行。党的二十大报告提出为实现高质量数字化集群，要推动数字经济快速发展。数字技术深入发展，越来越多的企业开始实施数字化转型，提升自身创新、发展潜力[1]，提高核心竞争力，以期实现企业高质量发展。为此探究数字化转型对高管机会主义减持的影响有着重要的理论和实践意义。

与本文相关的文献主要有两类，第一类是数字化转型的经济后果研究。但关于数字化转型带来的影响尚未形成一致结论。现有研究认为数字化转型对企业发展发挥积极作用。在创新层面，数字化转型利用其信息处理快捷高效、组织学习能力强等特征[2]，提高企业技术效率[3]，推动企业实现创新[4]，提高企业市场竞争能力[5]。借助资源配置效应，数字化转型向外界释放积极信号，引导资本流入企业，助力企业实现双元创新[6]。然而，也有学者认为数字化转型是一种高风险的转型，显著降低企业劳动份额[7]，给企业带来不利影响。企业为追寻实施数字化转型带来的企业优惠，会在数字化转型中说多做少，采用粉饰数字化策略[8]。数字化转型会诱导高管过度自信，实行激进并购措施，导致并购泡沫现象[9]，阻碍企业高质量发展。

第二类是影响高管机会主义减持的因素研究。现有研究主要从内部治理和外部机制展开研究。在内部治理方面，高管减持带有投机动机，而企业创新程度越高，公司凸显更强的竞争优势，享受专利收益[10]，降低高管投机行为；进一步地，企业多个大股东能够发挥监督和权力职能[11]抑制高管机会主义减持。在外部机制方面，企业实施激进战略[12]，加剧信息不对称，促进高管机会足以减持，而连锁股东[13]、机构投资者退出威胁[14]、董责险[15]等外部监管主体对高管自利性动机减持发挥治理作用，抑制高管机会减持行为。

虽然已有文献探究了数字化转型对高管机会主义减持的影响，但其是从投资者情绪[16]和创新投入[17]角度入手，与本文有一定差异。本文从会计信息质量角度探析数字化转型对高管机会主义减持的影响，丰富了数字化转型对高管机会主义减持的路径研究。

2. 理论分析与研究假设

(一) 数字化转型与高管机会主义减持

企业高管的内部信息优势以及外部投资者的非理性情绪是诱发高管机会主义减持的重要原因[18]。数字化转型在现代企业管理中发挥着日益重要的作用。数字化转型通过对业务流程、组织结构以及盈利模式等的颠覆与重塑，对企业内外部信息环境产生重要影响。数字化转型可能成为高管炒作热点概念的工具，借以提振投资者情绪并推高股价[19]。

第一，根据信息不对称理论，当管理层拥有比外部利益相关者更多有关价值评估等信息时[20]，可能出现高管利用信息优势进行自利行为的现象。在数字化转型背景下，企业通常会产生大量的实时数据，这些数据尽管提升了决策效率，却也可能导致信息的复杂性增加。当高管在解释财务状况和公司价值时，容易利用报告中的信息进行“选择性披露”，从而在特定情况下可能隐瞒不利信息并进行股票减持，以保护自身利益。

第二，数字化转型伴随高风险。一方面，决策权集中现象在许多数字化转型的企业中尤为明显，特别是在技术能力不足的企业环境中，往往会导致更差的企业绩效[21]。高管往往在数字化转型过程中掌握更多的资源和决策权，这使得他们的行为更加自主和不受监督。另一方面，快速的数字化进程可能使企业未能及时调整内部控制与合规机制，造成系统整体性失调[22]，增加了高管进行机会主义减持的空间。在合规性不足的情况下，高管更容易忽视长远战略目标，选择利用信息不对称和监管漏洞进行短期减持，进而满足个人财务需求。

假设1：数字化转型会促进高管机会主义减持。

(二) 会计信息质量的中介作用

数字化转型会导致信息操纵行为[23]，导致会计信息失真，降低会计信息质量。具体来看，首先，数字化转型常被高管视为提升短期业绩的有效手段。基于委托代理理论框架，管理者倾向于追求个人利益最大化，可能借由积极宣扬数字化转型的利好信号，人为推高企业股价，使之与实际经营状况产生偏差，从而损害了会计信息的真实性与客观性。其次，数字化转型还往往促使投资者对企业的市场价值产生过高预期[24]。在此过程中，投资者可能忽视了伴随数字化转型而来的潜在风险，如经营模式的适配性问题或技术应用的不当之处，缺乏对于数字技术实际效益的深刻洞察，这无疑会对会计信息的准确性构成负面影响。最后，尽管数字化转型拓宽了信息披露的渠道与形式，为企业提供了更为丰富的信息呈现方式，但若企业未能有效利用这些新增渠道，或是故意隐瞒关键信息，甚至在信息披露时存在误导性言论或虚假记录，这些行为都将严重削弱会计信息的可靠性与真实性，动摇其作为决策依据的基础。

信息质量下降会促进高管机会减持行为。一方面，当会计信息质量下降，外部利益相关者和监管机构难以获取准确且可靠的会计信息，进而无法对企业真实的经营状况做出精准判断。此时，高管便可能利用自身所掌握的信息优势，加剧其投机动机[25]，采取机会主义的减持策略。他们可能利用市场信息不对称，选择在最有利于自己的时机进行股份减持，从而最大化个人利益。另一方面，根据企业行为理论，当企业的实际经营绩效与期望的经营绩效之间存在显著差距时，高管往往会倾向于向外界披露更多关于数字化转型的信息，试图以此来掩盖或转移市场的注意力。麦肯锡的调查数据显示，2016年全球范围内数字化转型成功的企业仅占20%，而我国2020年的数字化转型成功率也仅为11%左右。这意味着，尽管上市公司在年报中大量披露了与数字化转型相关的信息，但这些信息的可靠性却大打折扣。公司管理层的自利行为愈发明显，他们可能在减持股份时故意隐瞒不利信息，甚至进行误导性披露，使得外部投资者难以准确掌握企业的真实状况。这种行为不仅严重损害了投资者的合法权益，也破坏了资本市场的公平性和透明度。

假设2：数字化转型会通过降低会计信息质量，进而促进高管机会主义减持。

3. 研究设计

(一) 样本选择与数据来源

文章以2013~2023年A股非金融行业上市公司为研究对象，对所获数据进行如下处理：(1) 剔除ST、ST^*、PT公司；(2) 剔除数据缺失异常且无法补充的样本；(3) 剔除金融行业公司。共获得37,202个公司–年度样本数据，对所有连续变量在1%和99%缩尾处理，所需数据均来源于CSMAR。

(二) 定义变量

1. 被解释变量

高管机会主义减持。借鉴罗宏等[11]研究，本文采用高管机会主义减持金额(SELL)和高管机会主义减持次数(SellTimes)作为高管机会主义减持的代理变量。具体地，本文将上市公司高管的每一笔机会主义减持交易在公司–年度层面进行汇总，计算合计的高管减持金额(SELL)以及合计的减持次数(SellTimes)，并对数化处理。

2. 解释变量

数字化转型(DA)。借鉴吴非等[24]研究中对于数字化转型的词频提取及测算方法，使用上市公司年报中关于数字化转型的相关词频对数化后作为数字化转型的代理变量。

3. 控制变量

借鉴陆超等[16]相关研究，本文选取了如下控制变量：企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、净资产收益率(ROE)、现金流比率(Cashflow)、企业成长性(Growth)、独立董事占比(Indep)、机构投资者持股比例(INST)、企业年龄(Age)、经营费用率(Agc)，具体变量定义见表1。本文进一步控制了行业和年份。

Table 1. Definition of variables

表1. 变量定义表

变量类型	变量	变量名称	变量定义
被解释变量	SELL	高管机会主义减持金额	见文中
	SellTimes	高管机会主义减持次数	见文中
解释变量	DA	数字化转型	见文中
控制变量	Size	企业规模	企业期末总资产取自然对数
	Lev	资产负债率	公司期末总负债/公司期末总资产
	ROE	净资产收益率	公司期末净利润/公司期末总资产
	Cashflow	现金流比率	经营活动产生的现金流量净额/资产总计
	Growth	企业成长性	本年营业收入/上一年营业收入 − 1
	Indep	独立董事占比	独立董事/董事人数
	Age	企业年龄	当年年份与公司成立年份差额加1后取对数
	Agc	经营费用率	管理费用/营业收入

(三) 模型设计

为探究数字化转型对高管机会主义减持的影响，本文设计了如下双向固定效应模型：

$SEL{L}_{i,t}/SellTime{s}_{i,t}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}D{A}_{i,t}+{\alpha }_{2}Control{s}_{i,t}+{\displaystyle \sum Industry}+{\displaystyle \sum Year}+{\epsilon }_{i,t}$ (1)

其中，$SEL{L}_{i,t}/SellTime{s}_{i,t}$ 是高管机会主义减持，$D{A}_{i,t}$ 是数字化转型，${\epsilon }_{i,t}$ 是误差项。

4. 实证结果分析

(一) 描述性统计量

本文主要变量的描述性统计如表2所示。高管机会主义减持金额的最大值与最小值之差为18.54，均值为3.13，说明企业间高管机会主义减持金额存在差异且差异较大；高管机会主义减持次数的最大值与最小值分别为2.89与0，表明企业间高管机会主义减持次数存在差异；数字化转型水平较低且参差不齐。在控制变量中，企业规模的平均值为22.03，说明规模适中且分布较集中，其他变量不赘述，与已有文献基本一致。

Table 2. Descriptive statistics

表2. 描述性统计量

变量	观测值	均值	中位数	最大值	最小值	标准差
SELL	37,202	3.130	0	18.54	0	6.134
SellTimes	37,202	0.307	0	2.890	0	0.672
DA	37,202	1.636	1.386	5.130	0	1.421
Size	37,202	22.23	22.03	26.44	19.59	1.302
Lev	37,202	0.410	0.399	0.925	0.0460	0.204
ROE	37,202	0.0580	0.0710	0.414	−0.962	0.139
Cashflow	37,202	0.0480	0.0470	0.266	−0.199	0.0680
Growth	37,202	0.145	0.0900	3.808	−0.653	0.381
Indep	37,202	37.78	36.36	60	28.57	5.374
Age	37,202	2.972	2.996	3.638	1.792	0.312
Agc	37,202	0.0850	0.0670	0.641	0.00700	0.0700

(二) 基准回归分析

数字化转型对高管机会主义减持的回归结果如表3所示。数字化转型(DA)对高管机会主义减持的回归系数为0.1771，在1%的水平上显著为正，表明企业实施数字化转型会提高高管机会主义减持金额，高管机会主义减持次数的相关回归结果与之类似，均表明数字化转型能够促进高管机会主义，假设1得到验证。在控制变量中，企业成长性、现金流比率和企业规模也会促进高管机会主义减持，净资产收益率则会抑制高管机会主义减持这一行为。

Table 3. Basic regression analysis

表3. 基础回归分析

	(1)	(2)
	SELL	SellTimes
DA	0.1771^***	0.0165^***
	(3.3829)	(2.9263)
Size	0.7619^***	0.0773^***
	(6.8084)	(6.3142)
Lev	0.2801	0.0204
	(0.7150)	(0.4749)
ROE	−0.7162^**	−0.0840^**
	(−2.2665)	(−2.3204)
Cashflow	2.1712^***	0.2426^***
	(3.7506)	(3.8198)
Growth	0.2660^***	0.0317^***
	(3.2445)	(3.5961)
Indep	0.0121	0.0013
	(1.2563)	(1.2553)
Age	−0.4924	−0.1501
	(−0.5507)	(−1.4780)
Agc	−0.5145	−0.0837
	(−0.6267)	(−0.9708)
Firm	YES	YES
行业/年份	YES	YES
常数项	−11.3891^***	−0.9192^**
	(−3.3285)	(−2.3871)
观测值	37,202	37,202
调整R^2	0.0261	0.0253

注：^***、^**和^*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，括号内为经企业层面聚类调整的t值，下同。

(三) 中介效应分析

为检验会计信息质量的机制作用，本文使用逐步回归检验法，建立如下模型：

$K{V}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_{1}D{A}_{i,t}+{\beta }_{2}Control{s}_{i,t}+{\displaystyle \sum Industry}+{\displaystyle \sum Year}+{\epsilon }_{i,t}$ (2)

$SEL{L}_{i,t}/SellTime{s}_{i,t}+{\gamma }_{1}D{A}_{i,t}+{\gamma }_{2}K{V}_{i,t}+{\gamma }_{2}Control{s}_{i,t}+{\displaystyle \sum Industry}+{\displaystyle \sum Year}+{\epsilon }_{i,t}$ (3)

采用KV指数作为企业信息披露质量的代理变量，KV指数由一系列市场信息指标计算得出，反映了真实投资市场对于企业信息披露质量的评价。借鉴陈华等[26]研究，KV指数计算公式如下：

$\text{ln}\left|\frac{\Delta P_t}{P_{t-1}}\right|=\alpha +\beta \left(Vo{l}_t-Vo{l}_0\right)+{\mu }_i$ (4)

$KV=\beta *1000000$ (5)

表4展示了会计信息质量机制作用的回归结果。列(1)中数字化转型(DA)的系数显著为负，列(3)中数字化转型的回归系数在5%的水平上显著为正，会计信息质量的回归系数在5%的水平上显著为正，表明会计信息质量在数字化转型对高管机会主义减持金额的影响中发挥中介作用，高管机会主义减持次数的结果类似，本文进一步通过sobel和bootstrap检验，中介效应依然成立。说明数字化转型对高管机会主义减持正相关，而数字化转型会抑制企业会计信息质量，从而提高高管机会主义减持，假设2得到验证。

Table 4. Mediation effect test

表4. 中介效应检验

	(1)	(2)	(3)
	KV	SELL	SellTimes
DA	−0.0017^*	0.1456^***	0.0128^**
	(−1.7436)	(2.7634)	(2.2574)
KV		0.6371^**	0.0741^**
		(2.1645)	(2.1949)
Size	−0.0042^**	0.6840^***	0.0722^***
	(−2.0395)	(6.1706)	(5.9252)
Lev	0.0012	0.2244	0.0105
	(0.1440)	(0.5710)	(0.2422)
ROE	0.0227^***	−0.5383^*	−0.0637^*
	(4.6196)	(−1.7095)	(−1.7624)
Cashflow	−0.0163	2.2693^***	0.2509^***
	(−1.5148)	(3.9158)	(3.9513)
Growth	0.0087^***	0.2431^***	0.0305^***
	(5.0469)	(2.9734)	(3.4879)
Indep	−0.0002	0.0092	0.0009
	(−0.8941)	(0.9548)	(0.8725)
Age	−0.0600^***	−1.1649	−0.2259^**
	(−3.9918)	(−1.3001)	(−2.2032)
Agc	0.0675^***	−0.5164	−0.0852
	(3.9169)	(−0.6286)	(−0.9885)
Firm	YES	YES	YES
行业/年份	YES	YES	YES
常数项	0.4581^***	−7.9322^**	−0.5791
	(7.4428)	(−2.3344)	(−1.5106)
观测值	36,795	36,795	36,758
调整R^2	0.0634	0.0290	0.0274

(四) 内生性与稳健性检验

1. 替换解释变量

目前已有多名学者对数字化转型的衡量开展研究，为缓解不同学者衡量方式带来的统计偏差，本文将采用赵宸宇[27]的研究，变更解释变量的衡量方式，将DA_C代入模型(1)中回归，结果如表5列(1)和(2)所示，数字化转型的系数仍在1%的水平上显著为正，与基础回归结果一致，再一次验证了结论。

2. 解释变量滞后一期

数字化转型对企业的影响可能存在滞后效应，故此，本文将数字化转型滞后一期回归检验，回归结果如表5列(3)和(4)所示，DA的回归系数1%水平上显著为正，结论稳健。

Table 5. Robustness tests

表5. 稳健性检验

	替换解释变量		解释变量滞后一期
	(1)	(2)	(3)	(4)
	SELL	SellTimes	SELL	SellTimes
DA_C	0.2753^***	0.0304^***
	(4.4997)	(4.6418)
L.DA			0.2250^***	0.0197^***
			(3.9229)	(3.2127)
控制变量	YES	YES	YES	YES
Firm	YES	YES	YES	YES
行业/年份	YES	YES	YES	YES
常数项	−11.4997^***	−0.9180^**	7.8224^*	1.1097^**
	(−3.3652)	(−2.3892)	(1.8630)	(2.4016)
观测值	37,202	37,202	31,202	31,202
调整R^2	0.0264	0.0258	0.0451	0.0412

3. 倾向得分匹配(PSM)

为缓解可能存在的样本自选择问题，本文采用倾向得分匹配进行内生性检验。借鉴韩忠雪等[28]研究，构建数字化转型(DA_Dum)虚拟变量，若企业实施数字化转型为1，否则为0。将模型(1)中的控制变量作为协变量，采用1:1近邻无放回匹配，匹配后样本通过平衡性和共同支撑假设。将匹配后的样本放入模型(1)中回归，回归结果如表6列(1)和(2)所示，数字化转型的回归系数均在1%的水平上显著，与计准回归结果一致，结论成立。

4. 控制行业时间趋势

借鉴潘越[29]等人的研究，在基准模型中加入时间和行业的交互项进行回归，回归结果如表6的(3)和(4)列所示，回归系数均在1%的水平上显著为正，结论稳健。

Table 6. Endogeneity test

表6. 内生性检验

	PSM		控制行业时间趋势
	(1)	(2)	(3)	(4)
	SELL	SellTimes	SELL	SellTimes
DA	0.2684^***	0.0240^***	0.1770^***	0.0166^***
	(6.3787)	(5.1560)	(3.3681)	(2.9387)
控制变量	YES	YES	YES	YES
Firm	YES	YES	YES	YES
行业/年份	YES	YES	YES	YES
行业年份交互项			YES	YES
常数项	12.5762^***	1.4631^***	103.3474	31.6962
	(10.2578)	(10.7799)	(0.3689)	(1.1021)
观测值	15,832	15,832	37,202	37,202
调整R^2	0.054	0.049	0.0267	0.0259

5. 结论与启示

本文通过对2013~2023年A股上市非金融公司的研究，探究了数字化转型对高管机会主义减持的影响及作用路径，实证结果说明数字化转型促进了企业高管机会主义减持金额和次数。进一步机制检验发现会计信息质量在其中发挥中介作用，即数字化转型会降低会计信息质量，推动高管机会机会主义减持行为。基于以上结论，本文相关建议如下：

在数字化转型的浪潮中，企业需时刻警惕高管机会主义减持行为。一方面，企业应建立完善的财务和会计内部控制体系，作为数字化转型的坚实后盾。这包括加强内部审计，确保每一笔交易、每一项报告都经过严格审核，以提高财务透明度。同时，建立有效的风险管理机制，能够及时发现并纠正会计信息中的问题，防止高管利用信息不对称进行机会主义减持。另一方面，企业还需设计合理的激励机制与约束机制，以平衡高管的短期利益与企业的长期发展。通过合理的薪酬结构和股权激励计划，企业可以激励高管更加关注企业的长期价值创造，而非短期的股价波动。同时，建立严格的问责机制，对违反规定进行机会主义减持的高管进行严厉处罚，形成有效的约束。这种奖惩并重的机制有助于规范高管行为，降低其进行机会主义减持的风险，从而维护企业的声誉和股东利益。

政府在维护会计信息可靠性及构建良好公司治理环境中也扮演着重要角色。这要求政府应制定明确的会计准则和信息披露要求，确保企业在数字化转型过程中遵守相关法律法规。这些准则和要求应涵盖会计信息的生成、处理、披露等各个环节，确保会计信息的真实性和准确性，为提高会计信息质量保驾护航。同时，政府应利用先进科技提升监管效率。随着大数据、人工智能等技术的不断发展，政府可以运用这些技术实时监测企业的运营情况和会计信息质量。通过数据分析，政府可以及时发现并处理违规行为，提高监管的精准度和效率。这种科技驱动的监管方式有助于降低监管成本，提高监管效果。